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申请/专利权人：广西科技大学
摘要：本发明旨在提供一种基于形态学注意力的轻量化肺癌亚型分类方法，包括以下步骤：A、构建LW‑MorphCNN网络模型，包括：第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、形态聚合注意力模块、ResBlock模块；B、对LW‑MorphCNN网络模型进行训练；C、原始图像依次经过第一卷积层处理后，经过第一池化层下采样，然后经过第二卷积层处理后，再经过第二池化层下采样得到特征图A；D、所述的特征图A输入形态聚合注意力模块中，得到特征图B；E、所述的特征图B输入到ResBlock模块中进行处理，得到的特征图C；F、所述的特征图C输入第三卷积层中，然后依次经过全局平均池化、展平操作，最后利用Softmax函数进行最终的分类。本发明能够有效的实现肺癌亚型的分类。
主权项：1.一种基于形态学注意力的轻量化肺癌亚型分类方法，其特征在于，包括以下步骤：A、构建LW-MorphCNN网络模型，LW-MorphCNN网络模型包括：第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、形态聚合注意力模块、ResBlock模块；B、对LW-MorphCNN网络模型进行训练，得到训练好的LW-MorphCNN网络模型；C、原始图像依次经过第一卷积层处理后，经过第一池化层下采样，然后经过第二卷积层处理后，再经过第二池化层下采样得到特征图A；D、所述的特征图A输入形态聚合注意力模块中，在其中进行形态学顶帽操作后得到的细节特征图像与原始图像通过聚合注意力处理得到的通道信息进行点乘运算，得到特征图B；E、所述的特征图B输入到ResBlock模块中进行处理，得到的特征图C；F、所述的特征图C输入第三卷积层中，然后依次经过全局平均池化、展平操作，最后利用Softmax函数进行最终的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西科技大学 基于形态学注意力的轻量化肺癌亚型分类方法
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